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[发明专利]结直肠恶性息肉的诊断标记物及其用途-CN202010855030.6有效
发明人：钟芸诗;许剑民;彭海翔;蔡世伦;陈涛;李冰;王勇;阿依木克地斯·亚力孔;齐志鹏;孙迪;吕振涛;徐恩盼 -专利权人：复旦大学附属中山医院;骏实生物科技（上海）有限公司
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明提供与结直肠恶性息肉相关的miRNA标记物，检测所述miRNA标记物的试剂及其用途。
直肠恶性息肉诊断标记及其用途

[发明专利]基于深度学习的肠镜质量检查控制系统-CN201910200569.5有效
发明人：颜波;钟芸诗;牛雪静;蔡世伦;谭伟敏;阿依木克地斯·亚力孔 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-03-16 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于深度学习的肠镜质量检查控制系统。本发明系统包括：回盲瓣识别模型，用于把图像按照回盲瓣和非回盲瓣进行分类；肠道质量评分模型，用于把图像按照波士顿肠道准备质量的评分（0‑3）进行分类；两个模型由图像分类卷积神经网络将肠镜图像以及标签即回盲瓣标签或评分作为输入，经过端到端训练得到。通过识别回盲瓣以及按波士顿评分量表对肠道准备质量进行评分，对肠镜检查质量进行评估。实验结果表明，本发明系统用于肠镜检查质量的控制具有良好的特异度、敏感度，可在临床检查中辅助内镜医师，提高肠镜检查的质量。
基于深度学习质量检查控制系统

[实用新型]一种可伸缩旋转的内镜镜头清洁装置-CN202222283631.1有效
发明人：徐恩盼;蔡世伦;钟芸诗 -专利权人：复旦大学附属中山医院
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： A61B1/12 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种可伸缩旋转的内镜镜头清洁装置，包括连接杆，其中，连接杆的一端与可伸缩清洁刷相连接，连接杆的另一端与尾部按键相连接，尾部按键内设置有弹簧，弹簧的一端与连接杆相连接，弹簧的另一端连接有可旋转的按钮。与现有技术相比，本实用新型通过按钮的方式调节可伸缩清洁刷的伸缩与旋转，并结合连接杆的设计，能够在在内镜检查、手术过程中，无需反复拔、插内镜即可清除镜头污物，提高内镜检查或手术的效率及安全性。
一种伸缩旋转镜头清洁装置

[实用新型]一种内镜下全层切除术中腹腔排气组合装置-CN202220854592.3有效
发明人：徐恩盼;蔡世伦;钟芸诗 -专利权人：复旦大学附属中山医院
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器械领域，特别涉及一种内镜下全层切除术中腹腔排气组合装置。包括猪尾巴管、扩皮装置及排气装置，排气装置为箱体结构，排气装置箱体内部设有U形内压强计、防倒吸瓶及排气瓶，防倒吸瓶与排气瓶相互连通，排气瓶与外部连通，防倒吸瓶顶部外接猪尾巴管以实现排气；操作时先沿着穿刺针进行扩皮，扩皮器成功扩皮，拔出穿刺针并将猪尾巴管置入扩皮器，后拔出扩皮器，连通猪尾巴管与软管接口，若观察排气瓶中气泡产生即说明排气成功。本实用新型解决了针头损伤内脏器官、气孔易堵以及排气量无法控制的问题。
一种内镜下全层切除腹腔排气组合装置

[发明专利]基于本征表示学习的跨模态内镜图像转换及病灶分割方法-CN202210477177.5在审
发明人：颜波;钟芸诗;谭伟敏;蔡世伦;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-05-03 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种跨模态内镜图像转换及病灶区域分割方法。本发明通过构建的基于本征表示学习的神经网络，将消化道内窥镜白光图像转换成高质量的窄带图像；使用无监督训练的本质特征提取器获取白光图像的本质特征，通过空洞空间卷积池化金字塔网络进行病灶区域的预测，得到病灶区域的分割结果；测试时，待测白光图像只需要和一张辅助的窄带图像经过一次前向传播，即可获得白光图像对应的窄带图像。本方法采用无监督学习方式，拥有很好的泛化性，在不同内窥镜设备上效果优异。本发明能够为白光内窥镜设备提供额外的窄带成像，为医生诊断提供更好的参考，基于窄带图像辅助的病灶区域分割能够自动定位病灶区域，从而大大提高疾病诊断效率，降低发病率和死亡率。
基于表示学习跨模态内镜图像转换病灶分割方法

[发明专利]一种内镜下全层切除术中腹腔排气组合装置-CN202210373996.5在审
发明人：徐恩盼;蔡世伦;钟芸诗 -专利权人：复旦大学附属中山医院
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： A61B90/00 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械领域，特别涉及一种内镜下全层切除术中腹腔排气组合装置。包括猪尾巴管、扩皮装置及排气装置，排气装置为箱体结构，排气装置箱体内部设有U形内压强计、防倒吸瓶及排气瓶，防倒吸瓶与排气瓶相互连通，排气瓶与外部连通，防倒吸瓶顶部外接猪尾巴管以实现排气；操作时先沿着穿刺针进行扩皮，扩皮器成功扩皮，拔出穿刺针并将猪尾巴管置入扩皮器，后拔出扩皮器，连通猪尾巴管与软管接口，若观察排气瓶中气泡产生即说明排气成功。本发明解决了针头损伤内脏器官、气孔易堵以及排气量无法控制的问题。
一种内镜下全层切除腹腔排气组合装置

[发明专利]量化食管粘膜IPCLs血管形态分布的深度检测网络-CN202011263459.2有效
发明人：钟芸诗;颜波;蔡世伦;谭伟敏;王沛晟;李吉春;阿依木克地斯·亚力孔 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种量化食管粘膜IPCLs血管形态分布的深度检测网络。本发明包括特征提取网络和特征金字塔、区域候选网络、兴趣区域池化与聚簇分布先验自嵌入的癌灶分类网络、在窄带成像内镜图像上进行可视化的系统。特征提取网络提取输入图像的特征图；特征金字塔将不同尺度的特征相融合；区域候选网络提出可能的病灶区域；对兴趣区域池化将特征池化到可疑病灶区域；聚簇分布先验自嵌入的癌灶分类网络对癌灶进行分类；最后在窄带成像内镜图像上进行可视化，使用不同的颜色对癌灶进行框选标记。本发明对图像中存在的早期食管鳞癌的癌灶进行检测与诊断，可有效提升诊断效率，辅助医生获取更高的诊断精度。
量化食管粘膜 ipcls 血管形态分布深度检测网络

[发明专利]一种消化道内镜图像不规则病变区域标注方法及系统-CN201810496495.X有效
发明人：颜波;钟芸诗;牛雪静;蔡世伦;谭伟敏;李冰 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体为一种消化道内镜图像不规则病变区域标注方法及系统。本发明方法包括：选择目标文件夹，获取文件夹下图像的文件名；自动生成输出路径；初始化图像掩膜；裁剪图像和掩膜并记录裁剪位置；标注病变区域，更新掩膜；根据掩膜生成边框；保存裁剪后的图像、裁剪位置、掩膜和病变区域的边框。所述系统主要包括裁剪和标注两个功能，医生可以剪掉内镜图像中对训练深度神经网络有负面影响的部分、用曲线在内镜图像中勾勒出不规则病变区域，系统自动保存裁剪的图像、位置、掩膜、病变区域的边框，提高标注效率。
一种消化道图像不规则病变区域标注方法系统

[发明专利]利用相邻帧时空信息的食管内镜视频帧序列质量分类算法-CN202111537613.5在审
发明人：钟芸诗;颜波;蔡世伦;谭伟敏;李吉春;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种利用相邻帧时空信息的食管内镜视频帧序列质量分类的算法。本发明算法包括：构建用于视频帧序列预测算法的卷积神经网络模型，包括内容特征提取子网络、运动特征提取子网络，参考两种特征的信息，最后通过全连接子网络给出中间帧的视频质量分数；进行数据的收集与模型的训练，当训练的目标函数降低至某可接受阈值，即可认为网络收敛；最后，将连续三帧图像输入到训练好的网络模型中，得到中间帧的质量分类；实验结果表明，本发明算法的质量分类的准确性超过85％，对于临床食管内镜的诊断与质量控制，具有很强的应用价值。
利用相邻时空信息食管视频序列质量分类算法

[发明专利]基于自采样相似的多模态协作食管癌病变图像分割系统-CN202110090738.1有效
发明人：钟芸诗;颜波;蔡世伦;谭伟敏;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于医学图像智能处理技术领域，具体为一种基于自采样相似的多模态协作食管癌病变图像分割系统。针对早期食管癌诊断，首先构建配对的白光图像和NBI数据集；所述分割系统包括特征提取编码器、自采样相似特征分离模块、特征融合解码器；以白光图像和NBI作为多模态输入，由两个编码器分别提取两种模态的特征；对于每一种模态，自采样相似特征分离模块将病变区域特征与正常区域给予有效区分；解码器在特征域完成多模态特征融合，最终输出两种模态图像的病变分割结果。实验结果表明，本发明可以合理融合不同模态的特征，显著区分病变区域与正常区域，实现病变区域的精准分割，提高临床诊断的效率。
基于采样相似多模态协作食管癌病变图像分割系统

[发明专利]面向窄带内镜图像的早期食管鳞癌的癌灶检测及诊断系统-CN202010853194.5有效
发明人：钟芸诗;颜波;蔡世伦;谭伟敏;王沛晟;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-08-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种面向窄带内镜图像的早期食管鳞癌的癌灶检测及诊断系统。本发明系统包括特征提取骨干网络和特征金字塔、区域候选网络、兴趣区域池化与癌灶分类网络，以及在窄带成像内镜图像上进行可视化的系统。骨干网络用于提取输入图像的特征图；特征金字塔用于将不同尺度的特征相融合；区域候选网络提出可能的病灶区域；对兴趣区域池化将特征池化到可疑病灶区域；癌灶分类网络对癌灶进行分类；最后在窄带成像内镜图像上进行可视化，使用不同的颜色对癌灶进行框选标记。将窄带成像内镜的图像输入到网络模型中，对图像中存在的早期食管鳞癌的癌灶进行检测与诊断，可有效提升诊断效率，辅助医生获取更高的诊断精度。
面向窄带图像早期食管检测诊断系统

[发明专利]一种基于PyQt5的食管内镜图像序列的质量标注工具-CN202111486801.X在审
发明人：颜波;钟芸诗;谭伟敏;蔡世伦;李吉春;林青 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种基于PyQt5的食管内镜图像序列的质量标注工具。本发明包括五个模块：文件夹选择与打开模块、图像质量标记模块、训练样本生成模块、显示模块与切换控制模块；五个模块协同工作，共同完成文件夹内食管内镜图像序列的质量高与低的标注。本发明可以辅助医生完成对某个文件夹内的食管内镜图像序列进行质量评判的标注工作。食道内镜图片质量分为高质量或者低质量，由医生根据临床经验进行相应的判断。本发明工具操作简单，步骤清晰，直接生成神经网路训练所需要的数据对，适用于各种需要对医疗图像序列(不限于食管内镜)进行质量高低标注的场合。
一种基于 pyqt5 食管图像序列质量标注工具

[发明专利]一种基于滑动窗口的消化道内镜病变检测和识别方法-CN201810484708.7有效
发明人：钟芸诗;颜波;蔡世伦;牛雪静;李冰;林楚铭;谭伟敏 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-05-20 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像智能处理技术领域，具体为一种基于滑动窗口的消化道内镜病变检测和识别方法。通过内镜的早期筛查是降低消化道癌症发病率和死亡率的有效手段。在传统诊断方法中，医生的诊断完全是主观判断过程，会受到诊断医生经验及知识水平的限制和影响。因此本发明将深度学习应用于消化道内镜的病变检测，基于医生标注的病变区域的边框制作样本，训练分类器；在待检测的消化道内镜图像中提出候选区域，将候选区域输入分类器，对分类结果做后处理，达到病变检测的目的。实验结果表明，本发明可以较准确地检测到消化道内镜图像的病变位置，为医生提供参考，说明了人工智能辅助的消化道早癌诊疗具有无可替代的优越性。
一种基于滑动窗口消化道病变检测识别方法

[发明专利]一种内镜图像病变实时检测方法及装置-CN201910254178.1在审
发明人：颜波;钟芸诗;牛雪静;蔡世伦;谭伟敏;阿依木克地斯·亚力孔;林楚铭 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-03-30 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种内镜图像病变实时检测方法及装置。本发明方法包括采集卡采集内镜设备输出的当前图像；当前图像预处理；调用病变检测模型检测当前图像中的病变区域；检测结果后处理；将病变检测前后的图像存入缓冲区；检测缓冲区，从缓冲区读取图像；在界面显示病变检测结果。本发明装置包括内镜拍摄设备、采集卡、病变检测程序模块、缓冲区、显示设备；采集卡、病变检测程序模块、缓冲区置于计算机主机中。本发明能够实时获取内镜的视频并进行检测，输出病变检测前后的视频，便于医生观察。本发明对不同内镜设备兼容性好，安装简单，即插即用，可以辅助医生提高临床诊断效率，在实际临床诊断中有广泛应用前景。
病变检测内镜缓冲区采集卡程序模块图像临床诊断内镜图像实时检测病变视频医疗图像处理缓冲区读取计算机主机检测缓冲区设备兼容性图像预处理病变区域辅助医生即插即用检测结果界面显示模型检测拍摄设备实时获取显示设备医生观察后处理输出调用采集检测应用

[发明专利]基于多任务神经网络的消化道内镜图像分类及早癌检测系统-CN201810928147.5在审
发明人：颜波;钟芸诗;牛雪静;蔡世伦;谭伟敏;李冰 -专利权人：复旦大学
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学图像智能处理技术领域，具体为一种基于多任务神经网络的消化道内镜图像分类及早癌检测系统。本发明系统包括：（1）特征提取主干网络；（2）消化道内镜图像分类分支；（3）消化道早癌病变区域检测分支；本发明采用多任务的深度神经网络结构，分类和检测两个任务共享多个卷积层。内镜图像输入到神经网络模型中，经过一次前向传播，即可同时获得检测及分类结果，有效降低计算量，提升分类和检测精确度。实验结果表明，本发明可以精确地将内镜图像分成正常和早癌两类并检测出早癌图像中不规则的病变区域，减少人为因素影响，提高临床诊断的效率。
消化道内镜图像分类检测早癌病变区域内镜图像神经网络癌检测神经网络结构神经网络模型分类结果临床诊断前向传播人为因素任务共享特征提取医学图像智能处理主干网络不规则消化道计算量分类卷积图像

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